Ein Schwerpunkt liegt auf der Frage, unter welchen Bedingungen KI-Systeme verantwortbares Handeln ermöglichen. Im Fokus steht insbesondere erklärbare KI (XAI) in komplexen Entscheidungskontexten, etwa in der Medizin. 

Untersucht wird, wie Erklärungen beschaffen sein müssen, damit sie nicht nur technische Transparenz liefern, sondern als Grundlage für begründete Urteile und verantwortliche Entscheidungen dienen. Dabei wird Erklärbarkeit als relationale und kontextsensitive Anforderung verstanden, die sich an den epistemischen und praktischen Bedürfnissen unterschiedlicher Akteure orientiert. Zugleich wird davon ausgegangen, dass die Anforderungen an gute Erklärungen mit den möglichen Konsequenzen steigen: Je mehr für die Betroffenen auf dem Spiel steht, desto höher ist die Begründungslast, die eine Erklärung erfüllen muss.

Digitale Systeme klassifizieren, bewerten und sortieren Menschen. Dabei können sie bestehende Ungleichheiten reproduzieren oder neue Formen von Ungerechtigkeit hervorbringen. Die Forschung analysiert diese Prozesse aus einer relationalen Gerechtigkeitsperspektive. Im Zentrum stehen algorithmisch vermittelte Formen von Benachteiligung, insbesondere Diskriminierung. 

Besondere Aufmerksamkeit gilt dabei Spannungsverhältnissen zwischen unterschiedlichen Gerechtigkeitsanforderungen, etwa zwischen dem Schutz vor Marginalisierung, der Vermeidung von Essentialisierung und der Ermöglichung von Empowerment.

Digitale Technologien eröffnen neue Zugänge zu sozialen und kulturellen Praktiken, schaffen aber zugleich neue Ausschlussmechanismen und vertiefen bestehende digitale Ungleichheiten. Der Fokus liegt auf den Bedingungen gelingender Teilhabe. Teilhabe wird dabei nicht als bloßer Zugang verstanden, sondern als gleichberechtigte Beteiligung an sozialen Praktiken. Ausgangspunkt ist die Analyse digitaler Ungleichheiten (Digital Divide), die sich nicht nur im Zugang zu Technologien, sondern auch in Kompetenzen, Nutzungsmöglichkeiten und sozialen Einbettungen manifestieren. Untersucht wird, wie digitale Infrastrukturen Teilhabe ermöglichen oder strukturell begrenzen.

Digitale Systeme sind in institutionelle und soziale Kontexte eingebettet und wirken als Ordnungsstrukturen sozialer Praxis. Dieser Schwerpunkt untersucht, wie Plattformen, Datenpraktiken und algorithmische Entscheidungsarchitekturen gestaltet werden können, um Anforderungen von Gerechtigkeit, Transparenz und Verantwortung zu erfüllen. Dabei stehen insbesondere Ziel- und Verantwortungskonflikte im Mittelpunkt, etwa zwischen informationeller Privatheit, individueller und kollektiver Autonomie sowie dem Wohlergehen. Zugleich wird untersucht, wie sich solche normativen Anforderungen mit innovationsfreundlichen Formen der Regulierung verbinden lassen. 

Ein besonderer Fokus liegt auf Fragen der Verantwortungszuschreibung in komplexen, verteilten sozio-technischen Systemen, insbesondere in Kontexten der Mensch-Maschine-Interaktion, etwa beim autonomen Fahren oder in Pflegeassistenzsystemen. Ziel ist eine Ethik, die nicht nur bewertet, sondern konkrete Gestaltungsperspektiven eröffnet.